中国基金报记者 任子青
AI正在深度渗透私募行业。无论是量化私募的全流程赋能，还是主观私募的场景化渗透，AI已嵌入私募投研、运营、风控等多个核心环节，应用场景持续拓宽。
展望未来，多模态融合、人机协同深化、量化与主观跨界融合成为趋势，人才需求结构也随之发生变化，复合型人才更受青睐。
私募AI应用不断深化
当前，AI已深度嵌入私募投研、运营、风控等多个核心环节。
平方和投资创始合伙人、总经理吕杰勇将公司AI应用概括为三大核心场景：首先是因子挖掘与验证，借助AI对海量数据进行深度分析，有效提取微弱信号，与传统人工挖掘形成优势互补；其次是组合优化，通过深度学习模型做预测，帮助基金经理在控制风险的前提下优化仓位配置，为决策提供有力支撑；最后是数据清洗与处理。
大岩资本的AI应用贯穿量化研究全流程，从因子挖掘、因子整合到组合优化均有涉及。
据记者了解，部分主观私募的AI应用更多聚焦于投研前端的信息处理环节。相聚资本相关人士告诉记者，目前公司AI核心应用集中在投研前端的信息收集和处理阶段，包括数据初步清洗、历史资料检索、研报快速阅读和摘要生成等。
不少主观私募通过自研系统，不断拓宽AI应用场景。淡水泉投资的智能投研系统主要基于全面、高质量的信息，协助投研人员提升信息分析效率，与报告阅读、会议提炼、市场总结、主线分析等投资环节深度结合。
效率跃升与挑战并存
AI在提升研究效率、处理高维数据等方面具备不可替代的优势。随着应用场景的增加，行业清晰地认识到，AI并非万能，在核心决策、创造性思考等环节无法替代人类。
淡水泉投资表示，主观私募依赖的调研、政策文件等多为非结构化数据，AI在处理这些数据时，容易出现“幻觉”。如何提炼有价值的内容，对算法和业务理解要求极高。
吕杰勇直言，目前，量化私募在AI应用方面存在三大痛点：一是同质化严重，AI模型易导致“拥挤交易”，加大超额收益获取难度；二是高质量数据有限；三是可解释性弱，AI模型过拟合风险高，很多策略回测效果好但实盘失效，核心原因就在于此。
“AI应用面临硬件与基建要求高、‘黑箱’属性明显、处理低频数据和模型能力不足等问题。而主观私募的挑战则集中在非结构化数据处理和投入产出比上。”大岩资本表示。
尽管AI赋能成效显著，但仍存在多个“AI无法替代”的核心环节。明世伙伴基金表示，投资决策是多维博弈过程，涉及价值判断、风险偏好和伦理考量，AI难以自主产生具有创新性、基于深刻市场理解的投资洞察和策略逻辑。
淡水泉投资表示，AI技术是增强而不是取代人类判断的工具。将AI技术优势与人类智慧深度融合，可以为主动权益投资创造长期价值。
对于量化私募的AI升级方向，吕杰勇判断有两大趋势：一是多模态数据的融合，传统量化研究以结构化数据为主，未来将融入更多非结构化另类数据；二是人机协作深化，AI与人类的分工将更加清晰，实现优势互补。
主观私募的AI应用将向Agent化和“量化与主观融合”两个方向深化。明世伙伴基金判断，AI将从当前的“问答式”走向“任务型Agent”，自主完成从信息获取、分析到初步判断的完整链路，研究员角色逐步转向“监督者”和“决策者”，人机分工进一步细化；同时，量化与主观的融合将加速。
伴随AI应用的升级，私募行业的人才需求结构也将发生明显变化。灵均投资创始人兼董事长蔡枚杰表示，AI重构了技术开发模式，懂业务、善用AI的复合型人才更具竞争力。
